黄土丘陵区坡面形态和植被组合的土壤侵蚀效应研究   总被引：7，自引：0，他引：7  

陈利顶  贾福岩  汪亚峰 《地理科学》2015,35(9):1176-1182

以位于陕北黄土丘陵区的羊圈沟流域为重点研究区,针对不同坡面类型（坡长、坡形、坡度）和植被组合进行野外土壤采样,利用¹³⁷Cs元素示踪方法评估坡面的土壤侵蚀效应。研究发现：① 坡面形态对土壤侵蚀具有重要影响。自坡顶至坡脚,“直-凹”组合的坡型一般具有相对较低的土壤侵蚀模数,整体上起到“汇”的作用;但“凹-直/凸”组合的坡型具有相对较高的土壤侵蚀模数,在土壤侵蚀方面起到“源”的作用;其他坡型,如直坡、凸坡、“直-凸”和复杂性坡型的土壤侵蚀模数介于两者之间。② 坡面不同植被空间配置对土壤侵蚀的影响具有明显差异。研究发现,坡面植被组合（自坡顶至坡脚）为荒草地-果园、有林地-其他植被类型组合和荒草地-其他植被类型的坡面具有相对较低的土壤侵蚀模数,起到了一定“汇”的功能,但人为干扰较为强烈的景观坡面（无水土保持措施）具有相对较高的土壤侵蚀模数,整体上表现为土壤侵蚀的“源”区。  相似文献   

黄土高原地区景观格局演变研究综述   总被引：10，自引：1，他引：9  

王计平  陈利顶  汪亚峰 《地理科学进展》2010,29(5)

研究黄土高原地区景观格局演变对认识该地区整个生态系统结构和变化,乃至全球变化,具有至关重要的作用。本文在剖析景观格局和土地利用格局概念与内涵的基础上,从定量化分析、时空特征和尺度效应等方面对黄土高原地区景观格局演变研究进展进行了阐述,深入分析了当前研究在景观数据选择与应用、尺度依赖性分析和标准确定等方面的现状特征与不足之处,并对今后在景观格局演变方面的发展趋势进行了展望,以期为未来景观格局与过程研究提供参考。  相似文献   

黄土丘陵小流域生态用水试验研究——气候和土地利用变化的影响   总被引：9，自引：0，他引：9       下载免费PDF全文

黄奕龙  陈利顶  傅伯杰  王仰麟 《水科学进展》2006,17(1):14-19

为探讨黄土高原地区的生态恢复,以半干旱黄土丘陵区安家沟小流域的气象、土壤水分、地形图和土地利用图(1982年和2002年)为源信息,分析了不同植被类型的蒸散量和生态用水量、流域生态用水量及其与气候和土地利用变化的关系。研究结果表明:(1)流域土地利用结构从1982-2002年间变化较大,农地(特别是梯田)增加较快,乔木林地急剧减少,主要表现为毁林、开荒和造田;(2)研究区内各种植被/土地利用类型的蒸散量和生态用水都极大地受控于气候(特别是降雨量)的影响,其年际差异较大;(3)不同植被/土地利用类型间的蒸散量和生态用水差异明显,在各个年份乔灌林的生态用水量均大于农作物和自然草地的蒸散量和生态用水量,但生态用水的差异程度小于蒸散量的差异程度;(4)以自然草地(即荒草地)为标准,农作物的蒸散量和自然草地接近,但乔灌林地的蒸散量和生态用水量均远高于自然草地,难于实现土壤水分平衡;(5)流域土地利用结构的变化(主要是强耗水植被的减少)减小了流域生态用水量,增强了流域的水分平衡能力。  相似文献   

河北省遵化平原土壤养分的时空变异特征——变异函数与Kriging插值分析   总被引：60，自引：2，他引：58  

郭旭东  傅伯杰  陈利顶  马克明  李俊然 《地理学报》2000,(5)

运用地统计学 ,结合 GIS研究了 2 0年前后河北省遵化县 (市 )土壤表层 ( 0～ 2 0 cm)速效钾、速效磷和有机质 3种养分的时空变异规律。配对样本的 t检验以及 kriging插值的结果表明 ,1 999年土壤速效钾、速效磷和有机质的含量比 1 980年有一定提高。 3种养分的空间分布特征也不同程度地发生了变化。有机质的空间分布特征变化较大 ,其块金值 ( Nugget)与基台值( Sill)之比从 1 980年的 60 %下降到 1 999年的 32 .3% ,变程也由 4.8km变为 2 .7km。速效钾和速效磷的块金值与基台值之比也有一定变化 ,但变程没有太大改变。人类的施肥、耕作措施的改变及土地利用变化是引起土壤养分变化的主要原因。  相似文献   

黄土丘陵小流域土壤水分空间预测的统计模型   总被引：11，自引：1，他引：11  

邱扬  傅伯杰  王军  陈利顶 《地理研究》2001,20(6):739-751

在6个土层和10次土壤含水量测定的基础上,利用土地利用与地形等6类20个环境因子变量,建立了黄土丘陵区小流域土壤水分空间预测的6种多元线性回归模型,并提出了5类13个指标对模型进行了评价与比较。研究表明,各模型组之间的差异较大,以直接回归模型组为最优,PCA线性转换回归模型组次之,DCA非线性转换回归模型组最差。在每一组内,模型之间的差异相对较小,以变量全部入选模型稍优于变量逐步筛选模型。6种模型中,通用多元线性回归模型的拟合性最好、预测精度最高,但模型结构最为复杂、需要的环境因子最多;多元线性逐步回归模型不仅拟合性和无偏性方面很好,而且结构最为简单、需要的环境变量最少,因而为最优模型  相似文献